Überlegungen zu Daten für I/MR-Karte

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten sollten stetig sein: Wenn es sich bei den Daten um Anzahlen von fehlerhaften Einheiten oder Fehlern handelt, verwenden Sie eine Regelkarte für attributive Daten, z. B. p-Karte oder u-Karte.
Die Daten sollten in chronologischer Reihenfolge vorliegen: Da mit Regelkarten Änderungen über die Zeit erkannt werden, ist die Reihenfolge der Daten wichtig. Sie sollten die Daten in der Reihenfolge eingeben, in der sie erfasst wurden, so dass die ältesten Daten am Anfang des Arbeitsblatts aufgeführt werden.
Die Daten müssen in geeigneten Zeitintervallen erfasst werden: Erfassen Sie Daten in Zeitintervallen mit gleichen Abständen, z. B. jede Stunde, jede Schicht oder jeden Tag. Wählen Sie ein ausreichend kurzes Zeitintervall, so dass Sie Änderungen am Prozess bereits kurz nach ihrem Auftreten erkennen können.
Die Daten sollten Einzelbeobachtungen sein, die nicht in Teilgruppen erfasst wurden: Wenn Daten in Teilgruppen erfasst werden können, verwenden Sie X-quer/R-Karte oder X-quer/S-Karte.
Die Daten sollten insgesamt mindestens 100 Beobachtungen umfassen: Wenn weniger als die empfohlene Anzahl von Beobachtungen vorliegen, können Sie die Regelkarte dennoch verwenden. Die Ergebnisse sind jedoch als vorläufig zu erachten, da die Eingriffsgrenzen möglicherweise ungenau sind. Wenn Sie die Regelkarte regelmäßig verwenden, schätzen Sie die Standardabweichung und die Eingriffsgrenzen neu, nachdem Sie mindestens die empfohlene Anzahl von Beobachtungen erfasst haben.
Die Daten sollten moderat normalverteilt sein: Wenn die Daten stark schief sind, sollten Sie versuchsweise eine Box-Cox-Transformation ausführen, um festzustellen, ob damit eine Normalverteilung erzielt werden kann. Falls der Prozess natürlicherweise nicht normalverteilte Daten erzeugt und die Transformation effektiv wirkt, können Sie die Regelkarte der transformierten Daten zum Auswerten der Prozessstabilität verwenden.
Die Beobachtungen sollten nicht miteinander korrelieren: Wenn aufeinander folgende Datenpunkte korrelieren, liegen die Eingriffsgrenzen zu eng beieinander. Möglicherweise stellen Sie dann eine erhöhte Anzahl von Signalen fehlender Kontrolle fest.